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摘要:
排序合成问题是元搜索引擎研究的一个重要方面.该文分析了基于投票模型的排序合成问题.在讨论2个常用的投票规则Borda和Condorcet的基础上,介绍了用图论算法实现的淘汰投票算法,包括Kemeny算法.针对Kemeny算法是NP-hard问题,提出了一种易于实现的启发式淘汰投票算法,并且利用TREC数据集进行实验比较这些方法.实验结果表明,淘汰投票算法与Borda算法执行效果相当,有时甚至超过Borda算法.
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文献信息
篇名 基于投票模型的元搜索排序合成算法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 排序合成 投票模型 元搜索 信息检索
年,卷(期) 2007,(22) 所属期刊栏目 人工智能及识别技术
研究方向 页码范围 214-216
页数 3页 分类号 TP391
字数 3305字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2007.22.074
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈莘萌 武汉大学计算机学院 75 780 13.0 26.0
2 姚昱 武汉大学计算机学院 6 53 4.0 6.0
3 朱山风 1 12 1.0 1.0
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引文网络
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2015(1)
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研究主题发展历程
节点文献
排序合成
投票模型
元搜索
信息检索
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
总被引数(次)
317027
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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